关于人工智能发展方向的思考

摘 要：随着计算机技术的广泛应用和飞快的发展，人工智能技术也逐步的发展起来，潜移默化的融入了人类的生活。文章通过对现今人工智能主要理论框架和人工智能发展现状进行阐述分析，引出对人工智能未来发展方向的几点思考。

关键词：人工智能；理论框架；符号计算；模式识别

1 对人工智能理论框架的阐述

1.1 人工智能三种学派理论

1.1.1 计算机学派或者是符号主义。符号是作为计算机学派认知的开始，在反复地计算、组合和推理的过程中进行人工智能研究。所以，人类对人工智能的认识是计算机学派运用数学逻辑方法符号的形式展现出来。之后计算机通过研究，运用现有的符号，利用计算机处理功能，模拟人类的认知活动。基于逻辑的知识表示和推理技术是计算机学派的主要研究内容。

1.1.2 仿生学派。它的认识基础是对人类人脑的神经元的认识，将人脑对信息进行处理的过程作为人类的认识过程。神经网络的主要研究原理是人脑的生理结构和工作模式组成的。所以仿生学派对人工智能的研究方向是通过人脑的工作模式和组织结构的模仿，将人类的智能在机器上进行模拟实验。神经网络是仿生学派的研究的主要内容。

1.1.3 控制论学派或称行为主义。它认为人身体的本能的行为能力、感知能力、和其他的智能行为是通过与现实世界的环境的相互作用体现出来的，人类的感知和行动的本能是行为主义的主要原理。控制论学派认为人工智能的发展需要跟随者人类本能的不断进化逐步的发展，是完全脱离知识推理、行为假设的研究。模仿人类各种本能的行为是控制论学派研究的主要内容。

1.2 宏观与微观理论比较

宏观方面主要是对认知学、思维学、心理学和哲学等不同学科理论上的抽象化的、空泛的研究缺乏与实际的结合。微观层面，主要是上述三种学派理论对人工智能浅层次的研究。由于智能的复杂深奥、变化莫测，人类对大脑神经网络的运行机制的研究难以深入，严重阻碍了人工智能的发展。在这样研究背景下，人工智能的理论和实际研究工作的脱节现象尤为突出，所以现今宏观、微观有效结合的研究还处在一个比较低的层次。

2 对人工智能发展现状的综述

目前，随着人工智能技术的发展，现代几乎无论生产、生活等领域技术的发展，都已经涉及到了人工智能技术。在人工智能的广泛应用中主要谈几个热点研究：“智能接口、数据挖掘、主体系统”。

2.1 智能接口技术研究现状

主要是实现人机之间的互动交流，在这一目标实现之前，需要解决计算机可以说话、读懂文字、听懂语言、甚至可以对各种语言进行迅速的切换并翻译的功能问题，这些问题的解决是通过理论派与研究实践者共同努力的结果。智能接口技术的研究与应用为人类的文明发展做出不可磨灭的贡献。例如，在最早的人工智能发展标志性的研究成果，是IBM研制的“深蓝”在棋盘上击败国际象棋大师。计算机的快速发展，存储量、运行速率、人机互动等功能都取得了巨大的进步。但是更深层次的研究逐渐的遇到了研究困境。

2.2 数据挖掘技术研究现状

数据挖掘技术主要是对各类模糊的、大量的应用数据、人未知的、潜在已经存在的数据进行整理挖掘进行细致的研究，寻找出对研究有用的数据。目前，数据库、人工智能、数理统计已经成为数据挖据技术的三大技术支撑，以基础理论、发现算法、可视化技术、知识表示方法、半结构化等作为研究内容，为数据挖掘技术的发展提供理论和技术支持。

2.3 主体系统研究现状

主体系统是智能性更高、拥有一定自主性的实体系统，它包含了各种想法、能力、意图选择等类似于人的智能思想状态。主体系统自主的、独立的实施和完成一些任务。在于环境变换中，进行自我的调整，在一定的设计规划下是可以完成一定规划目标。在多主体系统研究中，主要是从物理和逻辑思维方面对主体进行智能行为的分析研究。多主体是主体一个综合升级版本，可以更好地模拟人类本能的行为，目前在社会中应用主要集中在智能机器人和工业中的智能机械等领域。

3 对人工智能发展方向的几点思考

通过对人工智能理论框架和发展现状的综述，引发对人工智能发展方向的几点思考，希望可以为人工智能的发展研究提供参考的资料。

3.1 对人工智能理论意义的新思考

人工智能的发展离不开基础理论的支持，人类的智能在不断地开发和发展过程中，不断地对人工方法进行改进，逐步的将变化在智能计算机实现，达到机器模拟人类职能的目标。人类发明的技术和演算方法都是为了更好地解决未知领域的技术难题。计算机学派在定理和主体系统上取得的成功，主要也是得益数学逻辑方法的逐渐演变和发展，解决了对答案的不确定性问题。然而仿生学派在消除未知和不确定性问题时效果就变得很小了，所以仿生学派在人工智能理论发展方面就显得缓慢了。所以计算机和仿生学派的研究理论主要是模拟人类智力运行；而控制论学派主要是模仿人类智能行为能力。举个例子，统计学老师让你统计一项数据，只要交给你一个统计方法就可以按照方法进行统计了；如果是体育老师教你跳高，你就要先学习要领，通过不断的练习，掌握要领，才可以逐渐提高跳的高度。在理论上，行为主义理论也是可以解决不确定性的问题的能力，不过在解决问题的过程相较于其他两种理论更为复杂一点。

3.2 人工智能发展方向的思考

人工智能技术发展速度总是超乎人们的预想，想要准确的预测人工智能的未来发展方向是不可能做到的，但是从现今人工智能的发展流派和发展现状上的一些研究可以看出一些方向，可能会向着人类神经网络与机器结合、模式识别研究、企业运营等领域发展。

模式识别是通过计算机对数学技术方法模式进行自我的处理和判断来进行信息处理。实现机器模式的自我识别是现今发展智能机器一个最为关键的突破口。例如智能机器可以自动识别路况实现无人驾驶，自动驾驶汽车是综合了模式识别、智能控制、汽车操纵技术等多门学科理论的一个综合体现。现今发展还不能完全将这模式自我识别技术问题完全解决，作为一个人工智能未来的发展方向，科学家正做着坚持不懈的努力。

人工智能拥有着巨大的研究和发展前景，现今距我们预想的发展目标还比较遥远，但是人工智能在各领域取得巨大突破和成就是不可磨灭的，未来人类神经网络与机器的结合，会使得机器情感的研究取得突破。许多研究表明，情感是智能发展研究不能分离的一部分，所以我认为，人工智能下一个突破应该放在赋予计算机简单的情感能力。情感能力能否成功赋予机器，是计算机与人实现自然交流发展的一大瓶颈。

4 结束语

综上所述，关于人工智能发展方向的思考，现阶段人工智能在侧重模拟人类智能，实现自我识别的同时；更要理论结合实际，寻找人工智能在与现实生活结合过程存在的难题为突破口，使得人工智能更好地改善人们的生产和生活。

参考文献

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